## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/AIM101-S-Explore_what_s_possible_with_new_AWS_generative_AI_services__sponsored_by_Atos___Atos_-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
加入Atos,体验一场生动的之旅,探索使用最新亚马逊云科技生成式AI服务(包括[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail))的各种可能性。作为[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail)的发布合作伙伴,Atos在过去100天里一直在尝试各种大语言模型(LLM)早期版本的功能。在本次会议中,发现我们获得的学习,包括LLM的权衡和局限性,以及我们的成功和失败,揭示新的数据洞察并推动重大的业务流程自动化。加入此演讲,独家窥探这项新服务为驱动业务创新提供的内容。本演示由亚马逊云科技合作伙伴Atos呈现。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共700字,阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
安米特,作为负责生成性人工智能和阿托斯在亚马逊云科技实践的专业人士,分享了关于亚马逊Bedrock的见解。阿托斯是全球IT服务提供商,专注于私有和公共云解决方案。本文旨在概述[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail)的情况,分享阿托斯内部的一个使用案例,以及生成性人工智能领域近年来取得的快速发展所吸取的经验教训。
安米特首先根据亚马逊云科技的观点,将生成性人工智能定义为一种试图模仿人类智能来创建新内容和想法的AI技术。通过在大型语言模型上进行训练,生成性AI可以学习人类语言或编程语言来解决复杂问题。例如,它可以学习英语词汇并在适当的上下文中生成文本,如诗歌。
为了展示这一技术,安米特让一个生成性AI创作了一首关于亚马逊云科技re:Invent的四节、20行的诗歌。这首诗运用了诸如“在高昂成本下沉浸在科技行话的海洋中”这样的短语,强调了re:Invent将提供主题演讲、会议和鸡尾酒会,让与会者了解最新的云计算和技术趋势。这首诗强调re:Invent就是“云端统治世界”的地方。
谈及亚马逊云科技的生成性人工智能产品组合,安米特解释了[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail)可以在云中安全地运行您自己的数据。Bedrock支持实施亚马逊的模型,如Titan和Titan嵌入,以及第三方框架,如Anthropic的Claude、Stability Diffusion和CodeWhisperer。其他提到的服务有用于构建生产[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型的[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail)(利用Stability AI、Hugging Face、PyTorch等框架)和自我管理的ML选项,如SageMaker JumpStart。
据安米特介绍,Bedrock将领先的模型和您的数据结合起来,轻松构建和扩展生成性人工智能应用。您可以通过API访问一系列基础模型,并通过在安全环境中用您自己的数据进行微调来定制它们。Bedrock还使配置代理能够动态调用API以执行任务。
为了展示实际使用情况,安米特讨论了阿托斯在法律团队的基础上基于Bedrock构建的“AI合同洞察”工具。手动审查合同需要大量时间和努力。目标是使用生成性AI自动化这个过程的部分内容,压缩时间表,减少人工工作,并提供更快的价值。
需求包括接收Word和PDF文件、使用OCR处理图像、准确理解文本含义、搜索合同条款、用对话方式回答问题,以及支持全球业务的多种语言。尽管最初认为需要使用私有云平台以确保安全,但Bedrock在亚马逊云科技中更安全的实现了这一目标。"
"Atos创建了内部S3文档库,专为合同优化了检索/增强/生成模型,添加了提示和上下文,并标准化了组件以方便替换。应用场景包括查找条款、识别风险、辅助谈判和简化合同管理。这节省了Atos大量的人工劳动。"
"该工具允许关于合同提出自然语言问题。它通过引用相关段落并摘录文本来提供答案。在后台,查询引擎会搜索文档和嵌入项,对结果进行排序,以便生成具有上下文的最终回答。"
"Atos利用其在亚马逊云科技上的着陆区加速器为企业级基础设施,以便专注于AI应用而不是基础设施。他们使用了S3、PostgreSQL和OpenSearch来获取数据、将其连接到Bedrock并建立前端。"
"主要经验教训包括:重新发明轮子并不是最佳选择,而应标准化可互换组件并将其简化;确定最佳模型需要进行试验和错误;强大的数据管道对于充分利用数据至关重要;使用亚马逊云科技的专业硬件可以提高效率、降低成本;安全性是Bedrock设计的一部分;成本优化对于大型数据集尤为重要。"
"下一步计划包括改进提示、评估结果、研究Llama Index等AI代理和长链模型、摄入更多文档以及满足企业需求。"
"总之,Bedrock与亚马逊云科技紧密集成,具有内置的安全性,连接领先的模型,并利用亚马逊云科技定制化的硬件实现规模、效率和成本效益。这推动了创新和业务价值的实现。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
领导者认为生成性AI是一种模拟人类智能以创作出新的内容和想法的AI系统。
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他们探讨了AI合同洞察如何助力法律团队更高效地分析合同。
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截图展示了简化版的法律AI系统前端界面,用于分析合同。
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通过使用亚马逊云科技,法律团队减少了人工合同流程,从而能够专注于更具战略价值和附加价值的任务。
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演讲中描述了一种检索增强的生成框架,该框架配备了一个查询引擎,能够将文档、关键词和嵌入式内容组合在一起进行处理和排序输出。
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## 总结
这段视频探讨了亚马逊云科技Amazon的最新生成式AI服务,例如[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail),如何助力企业解决复杂问题。演讲者详细介绍了Bedrock的各项功能,使得企业能够在自身数据基础上安全、受控地运用大型语言模型。
接着,演讲者通过一个实际案例展示了Atos如何运用Bedrock技术开发一个基于AI的法律合同管理系统。主要亮点包括:
- Atos利用自然语言处理模型自动提取关键信息,如风险和责任,从而大大减少了对人工劳动力的依赖。
- Bedrock使Atos能够在自己数据基础上对公共模型(如Anthropic的Claude)进行安全、受控的调整。
- Atos将Bedrock与亚马逊云科技Amazon的其他服务(如S3和SageMaker)相结合,打造出一个端到端的解决方案。
- 标准化框架(如着陆区加速器)简化了系统设置过程,让Atos团队能够专注于AI应用的研发。
总的来说,演讲者强调了Bedrock如何帮助企业更轻松地利用大型语言模型来创造出具有商业价值的AI解决方案。这种安全且受控的环境有助于消除人们对使用生成式AI的顾虑。
## 演讲原文
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